2.2. понятие и сущность ссудного риска банка и рискованности банковского актива

2.2. понятие и сущность ссудного риска банка и рискованности банковского актива: Моделирование рисковых ситуаций, И.А. Киселева, 2007 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Данное пособие предназначено для студентов экономических вузов. Большое внимание в нем уделено применению математических методов при принятии решений в условиях неопределенности и риска, характерных для рыночной экономики.

2.2. понятие и сущность ссудного риска банка и рискованности банковского актива

Существует множество интерпретаций понятия «риск» в финансовой деятельности. Чаще всего риск объясняется как «опасность потерь» ([9. С. 207], [12. С. 185], [98. С. 41]). Однако эта интерпретация слишком очевидна настолько, что авторы всех публикаций пользуются ею вне зависимости от того, как звучит у них «официальное» определение риска. Кроме того, эта интерпретация не снимает вопроса об измерении риска.

Еще более его усложняет определение риска, приведенное в [12. С. 185]:

«Риск это отношение инвестора к возможности заработать или потерять деньги». Т.е. риск здесь субъективная величина, которую не измерить.

Пытаясь решить проблему измерения риска, многие авторы определяют его как «вероятность потерь». Например, в [76] о риске говорится как о «вероятности неблагоприятного исхода финансовой операции».

В [105] риск операции коммерческого банка определяется как «вероятность потери его оборотных активов и образования убытков».

В [102. С. 239] дается схожее определение риска: «Риск это вероятность возникновения потерь, убытков, недопоступлений планируемых доходов, прибыли».

Таким образом, в повседневной жизни под риском обычно понимают возможность наступления некоторого неблагоприятного события, влекущего за собой возникновение различного рода материальных, либо моральных потерь (получение физической травмы, утрата имущества, ущерб от стихийного бедствия и т.д.). Как правило, признаки и последствия таких событий известны по прецеденту.

Исследование показывает, что в настоящее время существует множество определений риска, раскрывающих ее сущность с позиции различных наук. По-разному трактуется риск и в экономических науках. Например, в экономической теории риск принято рассматривать как своего рода «отрицательный» продукт, который может быть объектом свободной купли продажи [7, 129]. Как уже отмечалось в первой главе исследования, перераспределение рисков между участниками хозяйственной деятельности осуществляется с помощью различных финансовых инструментов. При этом одни участники страхуют себя от риска, диверсифицируя и хеджируя свои портфели, другие покупают риск, стремясь обеспечить себе более высокую доходность.

В страховании под риском обычно понимают «гипотетическую возможность наступления ущерба (страхового случая)» [129. С. 12].

В финансовой теории риск чаще всего рассматривается как неопределенность в предсказании результата проведения операции, возможности его отклонения от ожидаемого или планируемого значения. Различные определения финансового риска можно найти в работах А.П. Альгина, И.Т. Балабанова, В.В. Ковалева и др. [1, 7, 55], а также в трудах зарубежных ученых [28, 112, 115, 118, 123].

В целом общепризнанно, что существование риска связано с наличием неопределенности, которая неоднородна как по форме, так и по содержанию. На бытовом уровне эти два понятия часто отождествляются.

Анализ показывает, что такое отождествление можно встретить и в финансовой литературе [8, 55, 102]. Однако, несмотря на существование тесной взаимосвязи между этими категориями, их отождествление, на наш взгляд, совершенно недопустимо как с теоретической, так и практической точек зрения, поскольку оно предполагает идентичность методов оценки и принятия решений. Для более детального исследования этого сложного вопроса целесообразно использовать системный подход.

В кибернетике неопределенность интерпретируется как неудача (неуспех) предсказать поведение некоторой системы на базе ее предполагаемых законов и доступной информации о начальном состоянии. Таким образом, неопределенность ситуации это, прежде всего, информационная неопределенность, например, отсутствие информации о возможных состояниях системы, о внешней среде и т.д.

Выделяют два класса источников информационной неопределенности: ее избыток и дефицит. Дефицит информации может порождаться ее недостоверностью, противоречивостью, искажением, невозможностью четкой интерпретации. Избыток информации порождается ее большими объемами и наличием «шума».

Считается, что частичное (либо полное) отсутствие или избыток информации в задачах принятия решений могут порождать следующие типы неопределенности [56]:

неопределенность состояний внешней среды;

неопределенность целей;

неопределенность действий.

На наш взгляд, при проведении финансовых операций важнейшим следствием информационной неопределенности является также и временная неопределенность (т.е. продолжительности операции; времени поступления информационного сигнала например, времени покупки/ продажи актива; изменения характеристик потоков платежей).

В условиях неопределенности субъект может приступить к действию, отсрочить действие, либо вообще отказаться от его реализации.

В отличие от неопределенности, риск возникает только в тех ситуациях, когда субъект принимает решение действовать. Будучи неразрывно связан с действием, риск, по сути, является некоторой прогностической оценкой возможности или последствий его осуществления. Очевидно, что подобная оценка должна предварять действие.

Исследования взаимосвязи риска и неопределенности в экономике имеют давнюю историю и представляют немалый интерес. Значительный вклад в решение данной проблемы внесли А. Тюнен, И. Шумпетер, Д. Кейнс, Ф. Найт, Дж. фон Нейман, К. Эрроу и др.

И. Шумпетер связывал предпринимательскую деятельность с так называемой «динамической неопределенностью», порождаемой непрерывным развитием «хозяйственно-политической» среды и научно-технического прогресса. Шумпетер фактически указал основные факторы, оказывающие непосредственное влияние на результаты предпринимательской деятельности время и риск.

В работе А. Тюнена «Изолированное государство» (1850) вознаграждение предпринимателя рассматривается как доход за принятие на себя тех рисков, которые из-за их непредсказуемости не покроет ни одна страховая компания [19].

Классическая концепция взаимосвязи риска и неопределенности была сформулирована Ф. Найтом (1921) в его работе «Риск, неопределенность и прибыль» [4]. Развивая взгляды А. Тюнена, он впервые сделал попытку провести различие между категориями «риск» и «неопределенность» с точки зрения возможности их количественной оценки.

Согласно концепции Найта, риск это измеримая неопределенность, предприниматель может «предвидеть» или «угадать» некоторые основные параметры (результаты, условия) своего дела в будущем.

С точки зрения современного количественного анализа это означает, что распределение ассоциируемой с риском случайной величины известно или может быть каким-то образом определено (задано). Способ выявления вероятностей может быть относительно простым (например, по прецеденту, путем использования известного закона распределения и т.д.), или достаточно сложным, когда ситуацию приходится описывать в плохо определенных терминах, например, с помощью лингвистических переменных.

Соответственно, неопределенность связана с отсутствием какого-либо способа сформировать соответствующее распределение вероятностей и не поддается объективному или субъективному измерению.

Несмотря на условность подобных формулировок, подход Ф. Найта определяет математическую базу для количественного измерения и моделирования рисков, которой является аппарат теории вероятностей. Интересно, что согласно выводам Найта, «необходима специализация некоторых людей на принятии решений в условиях риска и неопределенности, а также создание крупных фирм, объединяющих индивидуальные капиталы, которые могут нанять способного к «предвидению» менеджера. Таким образом, Найт фактически выдвинул идею создания науки об управлении рисками, а также фондов коллективного инвестирования, современным воплощением которых являются взаимные (паевые) фонды.

Развитие подходов Ф. Найта в области численной оценки рисков нашло свое продолжение в теории рационального выбора (Дж. фон-Нейман, О. Моргенштерн) и теории оценки предпочтения состояний (state-preference theory), предложенной К. Эрроу, которые играют важнейшую роль при моделировании финансовых рынков.

Неопределенность здесь описывается как конечное множество взаимоисключающих состояний S = {S1, S2, ... Sn}. При этом делаются следующие допущения:

предполагается, что каждому из возможных состояний si, может быть приписана его вероятностная оценка p(si);

реализация конкретного состояния полностью определяет значения всех экзогенных переменных;

субъект способен ранжировать свои предпочтения в зависимости от вероятностных оценок.

В простейшем случае исход любого состояния считается равновероятным. Таким образом, риск является оценкой конкретной реализации неопределенности (состояния). Из вышеизложенного следует:

риск это конкретная реализация внешнего по отношению к субъекту (инвестору) состояния «реального мира»;

неблагоприятный исход не достоверен, но и не невозможен:

0 < p(si) < 1 (так как при p(si) = 0 событие невозможно, при p(si) = 1 событие достоверно).

Проведенный анализ позволяет сформулировать основные направления исследования проблемы оценки риска в банковской сфере, которые в общем случае включают:

определение источников (факторов) неопределенности;

разработку механизмов выявления степени достоверности возможных (предполагаемых) результатов действия;

построение оценочных критериев, на основании которых будут приниматься решения и процедур контроля их уровня.

Многообразие и сложность экономических отношений между хозяйствующими субъектами в условиях рынка определяют возможность возникновения различных видов риска. Следует отметить, что в отечественной литературе окончательная классификация рисков еще не сложилась, несмотря на отдельные разработки.

В [78. С. 55] приводится более развернутое определение риска:

«Банковский риск есть ситуативная характеристика деятельности любого банка, отображающая неблагоприятные последствия в случае неудачи. Он выражается вероятностью, точнее угрозой получения отрицательных финансовых результатов». Здесь, как видим, автору показалось, что «угроза» лучше характеризует риск, чем «вероятность».

Еще Дж. М. Кейнс, известный экономист и математик, говорил что вероятность для многих ученых (не математиков) «имеет привкус астрологии или алхимии» [61. С. 8].

Видимо поэтому в [80] слово «вероятность» избегается, но, по сути, говорится о том же: «Риск множество возможных значений доходов, полученных от реализации конкретного инвестиционного проекта».

Приведенное выше высказывание Кейнса было сделано еще в 1920 году, однако до сих пор в подавляющем большинстве экономических публикаций наблюдается путаница понятий объективного и субъективного, большое количество несоответствий в различных интерпретациях риска и попытках его измерения на базе понятия вероятности.

Между тем теория вероятностей уже более столетия является математической дисциплиной (с появлением эпохальной работы А. Н. Колмогорова [58] в 1933 году это нигде в мире не подвергается сомнению), а вероятность математическим понятием, объективной числовой безразмерной характеристикой случайного, принимающей значения на отрезке [0,1].

Уже поэтому риск не может быть «вероятностью потерь», так как любой экономист знает: с ростом объема вложений растет и риск.

Наиболее удачное, на наш взгляд, определение риска приведено в [9. С. 208]: «Банковский риск это стоимостное выражение вероятностного события, ведущего к потерям».

Определение является удачным потому, что позволяет переформулировать многие положения экономических публикаций, посвященных риску, таким образом, что они избавляются от противоречий и становятся понятнее. Особенно заметна необходимость таких переформулировок в тех публикациях, где пытаются применять математические методы оценки риска.

Вместе с тем математические методы применяются только в том случае, когда четко сформулирована экономическая проблема, ясно определены исходные понятия, что, как правило, не делается.

Существует множество классификаций банковских рисков. Наиболее часто в экономической литературе фигурируют следующие виды рисков ([9. С. 208], [12. С. 185]) :

кредитный риск;

валютный риск;

процентный риск;

инвестиционный (портфельный) риск;

риск упущенной выгоды;

риск банковских злоупотреблений.

(Достаточно полное и систематизированное описание банковских рисков приведено в [9. С. 207-233], [78. С. 55-70]).

Нас будет интересовать только банковский риск невозврата размещенных ресурсов, под которым будем понимать:

риск невозврата конкретным заемщиком предоставленных кредитов и (или) процентов по ним;

риск потерь по вложениям в ценные бумаги конкретного эмитента;

риск по предоставленным гарантиям в пользу конкретного принципала (предоставление гарантий банком будем рассматривать как одну из форм размещения ресурсов банка);

риск невозврата при других формах движения на рынке капитала, генерируемых банком в пользу конкретного клиента (например, лизинг).

Риск невозврата размещенных ресурсов банка будем называть ссудным риском.

Легко заметить , что ссудный риск понятие более широкое, чем кредитный риск. По сути, это риск потерь банка при проведении какой-либо активной операции. Иными словами, ссудный риск это риск потери (полной или частичной) какого-либо актива банка.

Таким образом, наша проблема оценка ссудного риска банка.

Для оценки ссудного риска необходимо дать формальное определение этого понятия, а также сопутствующих понятий.

Предпосылки (условия) для формального определения ссудного риска следующие:

риск стоимостное выражение вероятностных потерь;

если вероятность потерь равна нулю, риск также равен нулю;

если вероятность потерь равна единице, риск равен объему актива;

риск растет вместе с ростом объема актива;

риск растет вместе с ростом срока вложения;

риск определяется не только объемом актива, сроком и условиями вложения, но зависит также от множества других параметров (характеристик) актива: показателей объекта вложения и других сопутствующих факторов;

характер зависимости риска от факторов, определяющих его величину, в общем случае не определен.

Перечисленными свойствами обладает следующая функция:

R(Qi) = Si po(Qi) f(Si, Ti, Qi) g(Ti, Si, Qi), (1)

где Qi вектор параметров (характеристик) i-го актива банка; R (Qi) риск i-го актива банка; Si объем i-го актива;

po(Qi) вероятность невозврата минимально допустимого для размещения (на объекте вложений i-го актива ) актива S0, размещенного на минимально допустимый (для объекта вложений i-го актива) срок t0;

f (Si ) монотонно возрастающая функция при Ті , Qi = const и Si > S0;

g (Ті) монотонно возрастающая функция при Si, Qi = const и Ті > t0.

О характере функций f (Si ) и g(Ti) в общем случае ничего не известно, кроме того, что они монотонные и принимают значения на отрезке [ 0,1 ]. Поэтому введем обозначение :

Pi = po(Qi) f(Si, Ti, Qi) g(Ti, Si, Qi), (2)

Подставим выражение (2) в (1). Получим :

Ri = Si Рі. (3)

Выражения (1) и (3) будем считать формальными определениями ссудного риска.

Величину Pi будем именовать рискованностью i-го актива банка. Таким образом, рискованность актива (активной операции) это вероятность невозврата актива, зависящая от объема S, срока размещения Т и параметров (характеристик ) Qi актива, включающих показатели объекта размещения.

Под объектом размещения ресурсов банка (ОРР) будем понимать объект вложения (размещения) какого-либо актива банка, т.е. либо клиента потенциального заемщика, либо эмитента потенциального объекта инвестиционных операций, либо клиента потенциального получателя банковской гаОпределение рантии.

Хозяйствующий субъект (заемщик, эмитент, клиент), которому принадлежит ОРР, будем именовать реципиентом.

Если вектор параметров Qi содержит только показатели i-го ОРР, величину Рі будем именовать рискованность i-го ОРР, величину Ri риском i-го ОРР, координаты вектора Qi будем именовать показателями рискованности i-го ОРР .

Суммарным риском нескольких банковских активов Si с рискованностью Рі будем называть величину

N

Z P,S,. (4)

1=1

Величина (4) не является математическим ожиданием, как утверждается в некоторых экономических публикациях, и потому не является очевидной.

На примере подсчета суммарного риска двух активов покажем обоснованность определения (4).

Допустим, осуществляется многократное размещение (количество размещений стремится к бесконечности) активов S1 и S2 на OPP1 и ОРР2 соответственно. При этом сроки вложений, их условия и показатели каждого из ОРР остаются неизменными на протяжении всего опыта. (Поэтому будем полагать неизменными и рискованность каждого из ОРР.)

Суммарные потери в результате опыта многократного вложения активов будут определяться, очевидно, выражением:

(S1+ S2)m1m2 + S1m1(n2 m2) + S2(n1 m1)m2,

где mi частота потерь на ОРРі;

ni количество размещений на ОРРі.

Тогда относительная величина потерь в результате опыта будет:

(S1 + S2) P1P2 + S1P1 (l P2) + S2 (l P1) P2,

где Pi относительная частота невозврата i-го актива, i = 1,2, ...

р , = JSl

во всех ni вложениях.

Преобразуем это выражение:

S1P1P2 + S2P1P2+ S1P1 S1P1P2+ S2P2 S2P1P2 = S1P1 + S2P2.

Если полагать относительную частоту Рі оценкой рискованности i-го актива, то мы получили выражение (4), что и требовалось показать.

Определения (1) и (4) позволяют понять вероятностный смысл такого метода управления ссудными рисками, как диверсификация.

Допустим, мы решили диверсифицировать актив S, вложенный с рискованностью Р, путем деления его на две равные части и вложения в два схожих по всем показателям ОРР на тех же условиях. Обозначим:

K1 риск до диверсификации, К2 риск после диверсификации. Тогда:

K1 = P (S) S, (5) К2= P (S/2) S/2 + P (S/2) S/2 = P (S/2) S.

Так как P = po f(S) g(T) и f(S) монотонно возрастающая функция , имеем:

f (S/2) < f (S). Отсюда следует:

Р ( S / 2 ) < Р ( S ). (6)

Из (5) и (6) следует :

К2 < K1, что и требовалось показать.

Суммарной рискованностью (средней рискованностью) нескольких банковских активов S, с рискованностями Р, будем именовать величину:

B = . (7)

Z Si

i=l

Мы полагаем, что величину (7) можно использовать как показатель рискованности деятельности банка на рынке капиталов.

Мы уже отмечали (1), что чем больше срок размещения ресурсов, тем выше вероятность их невозврата. Если известна рискованность ОРР на тот же период (день, месяц, квартал и т.д.), который является базовым в каких-либо финансовых расчетах, связанных с вложениями на этом ОРР, то все результаты расчетов можно скорректировать рискованностью этих вложений.

В частности, доходность i-го ОРР за базовый период (с предполагаемой доходностью Di) будет определяться по формуле:

di = (l+Di) (l Pi) l, где Рі рискованность i-го ОРР банка; Di доходность i-го ОРР, если Pi = 0; di доходность i-го ОРР, если Pi > 0.

С учетом налогообложения доходность i-го ОРР будет определяться по формуле:

di (H) = [(1 + Di)(1 Рі) - Ні), где Ні ставка налога на i-ом ОРР.

Тогда суммарная доходность по всем ОРР банка будет определяться формулой:

n

Z Si

D о =— — , (8)

Z Si(l + [(1 + Di)(l Pi) -1](1 Hi)} i = 1

где Do суммарная доходность по всем ОРР банка; Si объем вложенных средств в i-ый ОРР.

Иными словами, формула (8) определяет доходность портфеля активов банка с учетом рискованности и ставки налога каждого из активов.

При выводе формулы (8) мы исходили из того, что ОРР независимы. Если между ОРР будет зависимость, аналогичные формулы будут достаточно громоздкими.

В целом после ввода определений (1) и (4), мы можем не утруждать себя размышлениями о правомерности тех или иных манипуляций с риском и рискованностью и выводом тех или иных формул: на большинство вопросов ответы необходимо искать в теории вероятностей. В качестве иллюстрации приведем весьма важный пример.

Обозначения:

E1 событие, заключающееся в невозврате какого-либо банковского актива. Е2 событие, заключающееся в полном возврате этого актива. П значение какого какого-либо показателя ОРР (или вектора показателей). / символ, означающий «при условии».

Очевидно, события E1 и E2 составляют полную группу событий (т.е. суммарная вероятность этих событий равна единице).

Оценим вероятность невозврата (рискованность) актива при условии, что какой-либо показатель ОРР принял определенное значение , т.е. величину P (EH/П).

В соответствии с формулой Байеса, известной из теории вероятностей:

Р(е1/п) = -, /'Т^ ) ( .. (9)

р(п / е1)р(е') + Р(П/Е2)р(Е2)

Поясним практическое значение этой формулы.

Вероятности Р(Еі) можно оценить на основе анализа ситуации в отрасли, которой принадлежит исследуемый ОРР (изучение статистических данных и получение экспертных оценок, их комбинация). Вероятности Р(П/Еі) можно оценить на основе собственных статистических накоплений в банке, или на основе статистических накоплений в каком-либо координационном инвестиционном центре. Для оценки вероятности P(E1/n) необходимы очень большие статистические накопления, которые практически недоступны.

Формула (9) является вполне приемлемой и доступной альтернативой для оценки этой вероятности.

Моделирование рисковых ситуаций

Моделирование рисковых ситуаций

Обсуждение Моделирование рисковых ситуаций

Комментарии, рецензии и отзывы

2.2. понятие и сущность ссудного риска банка и рискованности банковского актива: Моделирование рисковых ситуаций, И.А. Киселева, 2007 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Данное пособие предназначено для студентов экономических вузов. Большое внимание в нем уделено применению математических методов при принятии решений в условиях неопределенности и риска, характерных для рыночной экономики.